데이터 레이크 환경에서 쿼리 최적화 도구를 서비스 형태로 제공하는 QOaaS(Query Optimizer as a Service)의 가능성과 과제, 그리고 향후 발전 방향을 제시합니다.
대형 언어 모델(LLM)의 정확성을 향상시키기 위해, ERRR 프레임워크는 LLM에서 추출한 지식을 검증하고 보완하는 방식으로 쿼리를 최적화하여 검색 효율성을 높이는 데 중점을 둡니다.
이 논문에서는 결합 정규 경로 쿼리(UC2RPQ)의 의미 트리 폭 및 경로 폭을 결정하는 문제를 다루며, 주어진 쿼리가 특정 트리 폭 또는 경로 폭을 갖는 쿼리와 동등한지 여부를 판별하는 알고리즘을 제시합니다.